تم إثبات فعالية النماذج التوليدية مؤخرًا في كل من توضيح الكيانات وربط الكيانات (أي، اكتشاف الإشارات المشتركة وتوضيحها). ومع ذلك، فإن الصيغة الذاتية التنظيم التي تم اقتراحها سابقًا لربط الكيانات تعاني من: i) تكلفة حسابية عالية بسبب وجود مفكك معقد (عميق)، ii) عدم قابلية التفكيك بالتوازي مما يتناسب مع طول سلسلة المصدر، وiii) الحاجة إلى التدريب على كمية كبيرة من البيانات. في هذا العمل، نقترح نهجًا فعالًا جدًا يقوم بتفكيك الربط الذاتي التنظيمي بالتوازي عبر جميع الإشارات المحتملة ويعتمد على مفكك ضحل وكفء. بالإضافة إلى ذلك، نعزز الهدف التوليدي بمكون تمييزي إضافي، أي مصطلح تصحيح يتيح لنا تحسين تصنيف المولد مباشرة. عندما يتم دمج هذه التقنيات معًا، فإنها تعالج جميع القضايا المذكورة أعلاه: نموذجنا أسرع بنسبة >70 مرة وأكثر دقة من الطريقة التوليدية السابقة، حيث يتفوق على أفضل الأساليب الحالية في مجموعة البيانات الإنجليزية القياسية AIDA-CoNLL. يمكن الحصول على شفرة المصدر من https://github.com/nicola-decao/efficient-autoregressive-EL